DÉVELOPPEUR SNOWFLAKE / DBT CONFIRMÉ
SMARTPOINTSaaS B2BPubliée il y a 6 jours
~ 230 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Lille · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 21 septembre 2026
- Expérience
- Confirmé (3-6 ans)
- Langues
- Français
- Contrat
- Freelance
Situer cette mission
Repères calculés par FreelanceScope sur les missions ouvertes de son catalogue — ils ne proviennent pas de l'annonce et n'engagent pas l'entreprise.
- Le TJM de cette mission se situe en dessous de la médiane des 95 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue, dont la médiane est de 325 €/jour (moitié centrale : 210 à 515 €/jour).
- 8 missions data engineer sont ouvertes à Lille en ce moment, sur 157 pour ce métier en France.
- 1 % des missions data engineer de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Azure Data Factory (4 missions), Airflow (11 missions), Spark (24 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Contexte :
Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Développeur Data confirmé spécialisé Snowflake / dbt pour participer à la conception et à l'évolution de sa plateforme Data Cloud.
Missions :
Concevoir et développer des pipelines de données et des traitements ETL/ELT.
Développer et maintenir les modèles de données sur Snowflake avec dbt.
Développer des traitements Data en Python / PySpark / Spark.
Participer à l'ingestion et à la transformation de données issues de différentes sources.
Optimiser les traitements SQL et les performances des pipelines.
Mettre en place les tests et contrôles de qualité des données.
Participer à l'orchestration des pipelines avec Airflow / Azure Data Factory.
Contribuer à l'industrialisation des développements via Git et CI/CD.
Participer aux évolutions de l'architecture Data et aux bonnes pratiques de développement.
Environnement technique :
Snowflake, dbt, SQL, Python, PySpark, Apache Spark, Azure, Azure Data Factory, Azure Databricks, ADLS, Airflow, Kafka, Delta Lake, Git, CI/CD, Power BI.
Profil recherché
Expérience confirmée en Data Engineering.
Très bonne maîtrise de Snowflake, dbt et SQL.
Bonne maîtrise de Python et PySpark/Spark.
Expérience sur un environnement Cloud Azure.
Connaissance des outils d'orchestration et des pratiques CI/CD.
Compétences attendues
Indispensables
- Snowflake
- dbt
- Python
- Spark
- SQL
- Airflow
- Azure
- Azure Data Factory
Appréciées
- Git
- CI/CD
- Kafka
- Power BI